1、D-W检验
reg y x1 x2 x3
estat dwatson
(y为被解释变量 x为解释变量，执行上述命令便可得到D-W值，不过该检验存在无法判断的盲区且只能对一阶自相关进行检验)
2、Box and Pierce's Q 检验
reg y x1 x2 x3
predict e, resid
wntestq e, lags(n)
回归分析是解析注目变量和因子变量并明确两者关系的统计方法。此时，把因子变量称为说明变量，把注目变量称为目标变量(被说明变量)。
差分的阶
称为阶的差分，即前向阶差分 ，如果数学运用根据数学归纳法，有其中，为二项式系数。特别的，有前向差分有时候也称作数列的二项式变换。
首先来看在“无限演算”中所使用的Df(x) = Limit[f(x+h)-f(x),h -> 0]这是定义微分算子D的性质。“有限演算”基于由Δf(x)=f(x+1）-f(x)
定义在差分算子Δ的性质上。
差分与微分有许多类似的性质（事实上微分可认为是差分的极限），对于幂函数的微分有D(x^m) = m * x^(m-1） dx
数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。
分类资料的一般分析：参数估计，列联表分析 ( 列联系数，确切概率 ) ，流行病学表格分析等。
等级资料的一般分析：秩变换，秩和检验，秩相关等
相关与回归分析：简单相关，偏相关，典型相关，以及多达数十种的回归分析方法，如多元线性回归，逐步回归，加权回归，稳键回归，二阶段回归，百分位数 ( 中位数 ) 回归，残差分析、强影响点分析，曲线拟合，随机效应的线性回归模型等。
其他方法：质量控制，整群抽样的设计效率，诊断试验评价， kappa等。
作图功能
Stata的作图模块，主要提供如下八种基本图形的制作 : 直方图（histogram），条形图（bar），百分条图 （oneway），百分圆图（pie），散点图（two way），散点图矩阵（matrix），星形图（star），分位数图。
这些图形的巧妙应用，可以满足绝大多数用户的统计作图要求。在有些非绘图命令中，也提供了专门绘制某种图形的功能，如在生存分析中，提供了绘制生存曲线图，回归分析中提供了残差图等。
Stata的矩阵运算功能
矩阵代数是多元统计分析的重要工具， Stata提供了多元统计分析中所需的矩阵基本运算，如矩阵的加、积、逆、 Cholesky分解、 Kronecker内积等；还提供了一些高级运算，如特征根、特征向量、奇异值分解等；在执行完某些统计分析命令后，还提供了一些系统矩阵，如估计系数向量、估计系数的协方差矩阵等。
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y
x1
x2
x3
estat
dwatson
(y为被解释变量
x为解释变量，执行上述命令便可得到D-W值，不过该检验存在无法判断的盲区且只能对一阶自相关进行检验)
2、Box
and
Pierce's
Q
检验
reg
y
x1
x2
x3
predict
e,
resid
wntestq
e,
lags(n)
（n为滞后阶数，可以由少及多尝试几次）！本回答被提问者采纳